Introducción: ¿dónde está la inteligencia?

Si observamos un cerebro humano, no encontramos una pieza específica que podamos señalar y llamar “inteligencia”. Vemos células, impulsos electroquímicos, vasos sanguíneos, moléculas y una red inmensa de conexiones. Tampoco encontramos inteligencia dentro de un transistor aislado. Sin embargo, cuando miles de millones de componentes interactúan de determinadas maneras, tanto los cerebros como algunas máquinas pueden reconocer patrones, aprender regularidades, anticipar resultados y resolver problemas. Entonces aparece una pregunta bastante extraña: ¿la inteligencia pertenece al material que compone un sistema o a la manera en que ese material está organizado?

La filosofía de la mente moderna convirtió esta duda en un problema central. Hilary Putnam sostuvo que un mismo estado mental podría realizarse mediante sistemas físicos diferentes: un cerebro humano, el sistema nervioso de otro animal o, al menos en principio, una máquina adecuadamente construida. Lo importante no sería que todos compartieran exactamente las mismas células, sino que ciertos estados cumplieran funciones causales comparables dentro del sistema. Esta idea, conocida como realización múltiple, abrió la posibilidad de pensar la mente sin identificar cada capacidad con un único tipo de tejido biológico (Putnam, 1967).

La inteligencia artificial vuelve la pregunta mucho más concreta. Ya no estamos imaginando solamente computadoras futuras o criaturas extraterrestres. Convivimos con sistemas no biológicos que producen textos, programan, reconocen imágenes, descubren relaciones estadísticas y resuelven problemas que durante mucho tiempo consideramos exclusivos de una mente. Pero de ahí no se sigue automáticamente que un cerebro y una inteligencia artificial posean la misma clase de inteligencia, ni que el material resulte irrelevante. Tal vez la respuesta no esté en elegir entre materia y estructura, sino en entender cómo se combinan soporte físico, organización, dinámica, aprendizaje y entorno.

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Respuesta breve

La inteligencia no parece ser una propiedad elemental de la materia. No tenemos evidencia de que un átomo, una molécula o un transistor aislados sean inteligentes. Tampoco parece pertenecer a una estructura abstracta separada del mundo físico: un diagrama de una red neuronal no aprende ni toma decisiones. Para que una organización produzca efectos necesita estar realizada en algún soporte capaz de cambiar de estado, conservar información, intercambiar energía e interactuar causalmente con un ambiente.

La respuesta más prudente es que la inteligencia constituye una capacidad de ciertos sistemas físicos organizados. El soporte establece posibilidades y límites; la organización distribuye funciones; la dinámica hace circular y transforma información; el aprendizaje modifica el sistema; y el entorno determina qué problemas debe resolver. Los cerebros y las computadoras muestran que algunas capacidades pueden aparecer en materiales diferentes, pero todavía no sabemos hasta qué punto la inteligencia completa es independiente del sustrato que la realiza.

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¿Qué significa realmente ser inteligente?

Antes de preguntarnos dónde se encuentra la inteligencia, necesitamos decidir qué estamos buscando. Procesar información no alcanza: un termostato transforma una medición de temperatura en una acción, pero difícilmente diríamos que comprende el clima. Resolver una tarea tampoco basta por sí solo: una calculadora supera a cualquier ser humano en aritmética y, aun así, no puede trasladar esa habilidad a un problema nuevo que no haya sido preparado para resolver. Incluso la adaptación es ambigua, porque puede describir tanto el aprendizaje de un individuo como el cambio evolutivo de una población a lo largo de generaciones.

No existe una definición científica única y definitiva. Una formulación influyente entiende la inteligencia como la capacidad de alcanzar objetivos en una amplia variedad de ambientes, teniendo en cuenta que un agente debe aprender y actuar bajo condiciones cambiantes (Legg & Hutter, 2007). Para este artículo podemos adoptar una versión práctica: La inteligencia es la capacidad de aprender regularidades, generalizar lo aprendido, construir respuestas flexibles y elegir acciones adecuadas para resolver problemas o alcanzar objetivos en contextos diversos.

Esta definición permite distinguir inteligencia de habilidad. Un sistema puede ser extraordinariamente competente en ajedrez y completamente inútil fuera del tablero. También permite diferenciar inteligencia de conciencia. Resolver problemas describe lo que un sistema puede hacer; ser consciente implica que exista algo que se sienta al ser ese sistema. Una capacidad no demuestra la otra, aunque en los seres humanos aparezcan profundamente entrelazadas.

Para profundizar en las distintas definiciones y formas de medición, podes explorar el artículo específico sobre ¿Qué es la inteligencia?.

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Materia, organización y proceso

La pregunta suele formularse como una elección: o la inteligencia está en la materia o está en la estructura. Sin embargo, las dos dimensiones no compiten necesariamente. Todo sistema inteligente que conocemos posee una realización física, y toda realización física capaz de desarrollar una función compleja necesita alguna organización. Lo que cambia es el nivel desde el cual intentamos explicar el fenómeno.

Pensemos en dos cerebros compuestos por cantidades semejantes de agua, lípidos, proteínas y sales. Uno está vivo, mantiene gradientes electroquímicos, modifica sus conexiones y coordina percepción y acción. El otro ha perdido esa dinámica. Decir que contienen una materia parecida no permite explicar la diferencia, pero tampoco podemos afirmar que el material no importa: sin membranas celulares, metabolismo, irrigación y propiedades electroquímicas adecuadas, la organización neuronal no funcionaría. La inteligencia no depende solamente de qué componentes existen, sino de qué pueden hacer, cómo se relacionan y cómo cambian con el tiempo.

Podemos distinguir al menos cuatro niveles.

• El primero es el soporte físico, que determina velocidad, consumo de energía, capacidad de memoria, plasticidad, estabilidad y tolerancia al daño.
• El segundo es la organización causal: qué elementos se conectan, qué señales reciben y qué efectos producen sobre otros.
• El tercero es la dinámica temporal: cómo circula la actividad, qué estados se estabilizan, cuáles se inhiben y cómo el sistema responde a la retroalimentación.
• El cuarto es la historia de aprendizaje e interacción: dos sistemas con la misma arquitectura inicial pueden desarrollar capacidades muy distintas si atraviesan experiencias diferentes.

Por eso, una descripción más adecuada sería decir que la inteligencia depende de una organización causal físicamente realizada y capaz de modificarse mediante la experiencia. “Estructura” por sí sola suena demasiado estática. Un cerebro no es una escultura y una inteligencia artificial no es solamente el esquema de su arquitectura. Ambos son procesos que evolucionan a través del tiempo.

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La realización múltiple: ¿una misma función en materiales diferentes?

La tesis de la realización múltiple propone que una función puede existir en sistemas físicamente distintos. Un sacacorchos puede fabricarse con diferentes metales sin dejar de cumplir su función. De manera semejante, recordar, reconocer una figura o resolver un problema podrían no exigir exactamente el mismo tipo de neurona o circuito en todos los casos. Lo que definiría la capacidad sería, al menos parcialmente, el papel causal que cumple dentro del sistema: qué información recibe, cómo la transforma y qué conducta produce (Putnam, 1967).

Esta idea resulta atractiva porque la propia biología muestra diversidad. Diferentes especies perciben, recuerdan y deciden con arquitecturas nerviosas que no son idénticas. Incluso dentro de una misma persona, una función puede reorganizarse parcialmente después del aprendizaje o de una lesión. No parece razonable suponer que cada capacidad mental deba corresponder siempre a una única configuración microscópica.

Sin embargo, que una función sea realizable de varias maneras no significa que cualquier material pueda realizarla ni que todas las diferencias físicas sean irrelevantes. Para volar no es obligatorio tener plumas: también sirven alas de metal y motores. Pero el material debe soportar determinadas fuerzas, y su composición cambia la velocidad, el consumo, la maniobrabilidad y el tipo de vuelo posible. Con la inteligencia podría ocurrir algo semejante. Distintos soportes pueden producir capacidades catalogadas como «inteligentes», aunque cada uno imponga restricciones y favorezca estrategias diferentes.

La independencia del sustrato, entonces, no debería tratarse como un sí o un no. Podemos preguntar qué funciones son transferibles, qué propiedades físicas deben conservarse y qué diferencias aparecen cuando cambia el soporte. Reconocer una imagen parece más fácilmente realizable en diferentes sistemas que reproducir toda la vida mental de un organismo, con su memoria autobiográfica, sus emociones, sus necesidades corporales y su manera situada de comprender el mundo.

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El cuerpo también participa de la inteligencia

Cuando pensamos en inteligencia solemos imaginar algo encerrado dentro del cráneo. Sin embargo, muchas capacidades dependen de la relación continua entre cerebro, cuerpo y ambiente. Percibimos el mundo mediante órganos sensoriales particulares, aprendemos manipulando objetos, regulamos decisiones a través de estados corporales y usamos el entorno como una extensión de la memoria: escribimos listas, acomodamos herramientas y dejamos señales para nuestro yo futuro.

Las teorías de la cognición encarnada sostienen que el cuerpo no es simplemente un vehículo que transporta al cerebro, sino que puede participar causalmente en la cognición. La forma de nuestras manos influye en cómo exploramos objetos; la postura y el movimiento modifican la información sensorial disponible; y muchas soluciones aparecen durante la interacción, sin necesidad de que el cerebro construya primero una representación completa del problema (Clark, 1997).

Esto no demuestra que una inteligencia artificial necesite un cuerpo humano. Sí muestra que la inteligencia humana concreta fue moldeada por un organismo que siente hambre, dolor, cansancio, equilibrio, temperatura y cercanía con otros. Un sistema sin esas condiciones puede desarrollar competencias sorprendentes, pero probablemente organice sus problemas de otra manera. Si queremos comparar inteligencias, no alcanza con preguntar qué respuestas producen: también importa cómo aprenden, qué información reciben, qué objetivos persiguen y qué relación mantienen con el mundo.

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La evolución encontró más de un camino

La selección natural no tenía como destino fabricar seres cada vez más inteligentes. Favoreció características que ayudaron a sobrevivir y reproducirse dentro de ambientes concretos. En muchos casos, un sistema nervioso simple, una respuesta automática o una estrategia rígida resultaron suficientes. Un cerebro grande consume energía, prolonga el desarrollo y necesita mecanismos complejos de mantenimiento. La inteligencia solo fue favorecida cuando sus beneficios compensaron esos costos.

En distintos linajes aparecieron capacidades cognitivas avanzadas de manera independiente. Mamíferos, aves y cefalópodos pueden resolver problemas, aprender relaciones y adaptar su conducta mediante sistemas nerviosos con historias evolutivas diferentes. Esto sugiere que algunos problemas ambientales admiten varias soluciones biológicas y que la inteligencia no depende de una única arquitectura heredada de un ancestro común (Roth, 2015).

Pero tampoco conviene imaginar una magnitud única que aumenta a medida que crece la complejidad. Cada especie desarrolla un perfil de capacidades relacionado con su nicho. Un animal puede superar a otro en navegación, memoria espacial o reconocimiento sensorial y quedar por debajo en planificación social o manipulación de objetos. La inteligencia biológica se parece menos a una escalera con la humanidad en la cima y más a un paisaje de soluciones especializadas.

Esa diversidad ofrece una pista importante: la materia biológica admite más de una organización capaz de producir conducta flexible. Al mismo tiempo, todos esos sistemas dependen de mecanismos concretos de percepción, memoria, regulación y aprendizaje. La evolución respalda una realización múltiple limitada, no la idea de que la inteligencia aparezca inevitablemente cuando un sistema se vuelve muy complejo.

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No existe un número mágico de neuronas

El cerebro humano posee una cantidad enorme de neuronas, pero el número total no explica por sí solo su inteligencia. Importan la densidad, los tipos celulares, la conectividad, la plasticidad, la organización regional, la velocidad de comunicación y la relación con el cuerpo. Dos redes con el mismo número de componentes pueden comportarse de maneras radicalmente diferentes si cambian sus conexiones o sus reglas de actualización.

Tampoco conocemos un umbral exacto a partir del cual la inteligencia se enciende. Algunas capacidades aparecen gradualmente y pueden existir en niveles distintos. Una neurona aislada ya recibe señales y modifica su respuesta, aunque no por eso posee la inteligencia de un organismo. Un circuito pequeño puede discriminar estímulos o coordinar una conducta. Redes mayores pueden integrar memoria, percepción y decisión. La pregunta relevante no es cuántas piezas hay, sino qué operaciones permiten sus interacciones.

Esto ayuda a evitar una confusión frecuente entre complejidad e inteligencia. El clima, una galaxia o una corriente turbulenta pueden contener cantidades inmensas de elementos y exhibir conductas difíciles de predecir, pero no necesariamente aprenden, generalizan o persiguen objetivos. La complejidad puede ser una condición facilitadora, aunque no suficiente. Para hablar de inteligencia necesitamos identificar mecanismos específicos que conecten información, memoria, evaluación y acción. En El cerebro humano: cómo funciona y crea la mente se desarrolla con mayor detalle cómo esas funciones se distribuyen entre redes cerebrales.

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La inteligencia artificial como experimento filosófico

Durante siglos, la posibilidad de una mente no biológica fue un experimento imaginario. Las computadoras transformaron parte de esa especulación en una cuestión empírica. Hoy existen sistemas artificiales capaces de reconocer imágenes, traducir idiomas, producir lenguaje, descubrir regularidades y resolver problemas complejos. Esas capacidades están realizadas en hardware electrónico y fueron adquiridas mediante arquitecturas, datos y procedimientos de entrenamiento muy diferentes de los utilizados por un cerebro.

La conclusión más directa es importante: ciertas funciones inteligentes no exigen estar hechas de neuronas. Una red artificial no copia célula por célula el cerebro humano y, aun así, puede alcanzar resultados comparables o superiores en tareas específicas. Esto amplía el conjunto de mecanismos conocidos capaces de realizar algunas operaciones cognitivas.

Pero producir un resultado parecido no significa poseer el mismo proceso interno ni la misma inteligencia general. Una persona aprende lenguaje mediante interacción corporal y social, con relativamente pocos ejemplos y dentro de una vida continua. Un modelo artificial puede necesitar cantidades enormes de datos y entrenamiento para capturar regularidades estadísticas, y normalmente no conserva una biografía propia ni modifica de manera autónoma todos sus conocimientos durante cada conversación. Ambos sistemas pueden converger en una respuesta mientras llegan a ella por caminos muy distintos.

La IA tampoco existe al margen de la materia y la energía. Un modelo necesita procesadores, memoria, electricidad, sistemas de enfriamiento y una infraestructura capaz de ejecutar sus operaciones. El software puede describirse de manera abstracta, pero cada ejecución es un proceso físico. Por eso, decir que la IA demuestra que “solo importa la estructura” sería excesivo. Demuestra que algunas estructuras funcionales pueden realizarse mediante un soporte distinto, siempre que ese soporte posea las propiedades necesarias.

La investigación más interesante consiste en descubrir qué capacidades se transfieren y cuáles dependen de condiciones específicamente biológicas o corporales. El lenguaje, la planificación y el reconocimiento de patrones muestran una transferibilidad considerable. La motivación intrínseca, la comprensión situada, la emoción y la integración continua entre percepción y acción son cuestiones más abiertas. Para entender mejor qué poseen y qué no poseen los sistemas actuales, puede ampliarse en ¿Qué es la inteligencia artificial?.

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Tres grados de independencia del sustrato

Conviene separar tres afirmaciones que suelen mezclarse. La primera sostiene que una capacidad concreta puede aparecer en materiales diferentes. Ya tenemos evidencia de ello: cerebros y máquinas calculan, reconocen patrones y producen lenguaje mediante mecanismos distintos.

La segunda afirma que dos sistemas con resultados parecidos poseen el mismo tipo de inteligencia. Esto depende de qué propiedades consideremos relevantes: generalización, aprendizaje, autonomía, eficiencia, flexibilidad o comprensión.

La tercera sostiene que una mente completa podría trasladarse sin pérdida a cualquier soporte que preserve cierta organización abstracta. Esa posibilidad continúa siendo fundamentalmente teórica.

Cuanto más general y profunda es la capacidad que queremos reproducir, más difícil resulta decidir qué detalles pueden descartarse. Quizás para multiplicar números sea irrelevante utilizar neuronas o transistores. Para reproducir una emoción, en cambio, podrían importar la regulación hormonal, la memoria corporal y la necesidad de mantener vivo un organismo. Para reproducir la conciencia, ni siquiera sabemos todavía cuáles son las propiedades indispensables.

La independencia del sustrato podría ser distinta para cada función. No existe obligación de que memoria, razonamiento, emoción, identidad y experiencia subjetiva posean exactamente el mismo grado de transferibilidad. La investigación futura deberá descomponer aquello que llamamos mente en capacidades más específicas y comprobar cuáles pueden implementarse mediante organizaciones alternativas.

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Emergencia: una palabra útil que no reemplaza una explicación

Cuando una propiedad pertenece al sistema organizado y no a sus componentes aislados solemos llamarla emergente. La temperatura no pertenece a una molécula individual del mismo modo en que pertenece a un conjunto de partículas; la liquidez depende de interacciones colectivas; una colonia puede mostrar patrones que ninguna hormiga controla por separado. En estos casos necesitamos estudiar las relaciones entre las partes y no solamente enumerarlas.

La inteligencia encaja parcialmente en esta idea. Ninguna neurona contiene por sí sola una autobiografía, un idioma o un proyecto. Esas capacidades dependen de actividad distribuida y coordinada. Sin embargo, afirmar que la inteligencia “emerge” no explica todavía cuáles son los mecanismos que la producen. La palabra identifica un tipo de relación entre niveles, pero no resuelve por qué una organización aprende y otra no.

En filosofía de la ciencia suele distinguirse entre emergencia débil y fuerte. En la emergencia débil, las propiedades colectivas dependen enteramente de las reglas y componentes inferiores, aunque resulten difíciles de anticipar sin observar o simular el sistema. La emergencia fuerte implicaría propiedades irreductibles con poderes causales nuevos, una tesis mucho más controvertida. La mayor parte de la investigación científica sobre sistemas complejos puede desarrollarse sin asumir esa versión fuerte (Bedau, 1997).

Por eso, la hipótesis más prudente es considerar la inteligencia una propiedad sistémica físicamente dependiente y buscar los mecanismos que la hacen posible. La emergencia funciona como punto de partida: nos recuerda que mirar una neurona o un transistor de manera aislada no basta. El trabajo explicativo comienza después, cuando identificamos arquitecturas, bucles de retroalimentación, memorias, representaciones, cuerpos y procesos de aprendizaje. Esta distinción se desarrolla de forma general en ¿Qué es la emergencia?.

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¿La inteligencia implica conciencia?

Inteligencia y conciencia responden preguntas distintas. La inteligencia describe capacidades para aprender, razonar o actuar. La conciencia se refiere a la existencia de experiencia subjetiva: que haya algo que se sienta al percibir un color, sufrir dolor o recordar una escena. Un sistema puede transformar información de manera compleja sin que sepamos si existe una experiencia acompañando ese proceso.

Las inteligencias artificiales actuales muestran competencias que pueden describirse funcionalmente como inteligentes, pero no existe evidencia suficiente para afirmar que sean conscientes. Tampoco poseemos una prueba universal capaz de demostrar definitivamente su ausencia. Las evaluaciones recientes intentan derivar indicadores a partir de distintas teorías neurocientíficas de la conciencia, aunque reconocen que la incertidumbre continúa siendo considerable y que la respuesta depende, en parte, de qué teoría resulte correcta (Butlin et al., 2026).

Existen varias posibilidades. Quizás la conciencia necesite procesos biológicos específicos. Tal vez dependa de una organización funcional que también pueda realizarse en sistemas artificiales. O puede que todavía no hayamos identificado las propiedades relevantes. Ninguna de estas posiciones se encuentra definitivamente establecida.

Por eso, el éxito de una IA en lenguaje o razonamiento no resuelve el problema. Un sistema puede producir una descripción perfecta del dolor sin sentir dolor, al menos conceptualmente. También podría ocurrir que cierta organización artificial llegara a desarrollar experiencia aunque su comportamiento externo no nos permitiera reconocerla con facilidad. Para profundizar en este debate conviene separar cuidadosamente capacidades observables, indicadores teóricos y experiencia subjetiva, como se analiza en ¿Puede una IA tener conciencia?.

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Una interpretación desde Meditaciones Modernas

La inteligencia puede entenderse como una posibilidad que las leyes del universo permiten sin estar ya presente en cada partícula. Los átomos que componen un cerebro no necesitan pensar individualmente para participar de un sistema que piensa. Lo decisivo aparece cuando determinadas propiedades físicas permiten conservar información, formar circuitos, comparar estados, corregir errores y modificar conductas.

Desde esta perspectiva, el universo no contiene inteligencia de la misma manera en que contiene campos o partículas. Contiene condiciones bajo las cuales puede surgir. Estrellas anteriores al Sol fabricaron los elementos químicos que terminaron formando planetas y organismos; la evolución organizó parte de esa materia en sistemas capaces de percibir y aprender; la cultura conectó muchas mentes mediante lenguaje; y la tecnología comenzó a construir nuevos sistemas de procesamiento. La inteligencia no estaba esperando completa dentro de los átomos, pero sus posibilidades dependían de lo que esos átomos podían llegar a hacer al relacionarse.

Esta es una interpretación filosófica compatible con la evidencia disponible, no una conclusión demostrada por la física. Tampoco implica que la inteligencia sea inevitable. El universo podría contener enormes regiones sin vida ni cognición, y todavía no sabemos cuán excepcional fue la secuencia que produjo organismos conscientes en la Tierra. Hablar de una posibilidad latente significa solamente que las leyes conocidas no la prohíben y que, al menos una vez, la materia llegó a organizarse hasta poder estudiar su propio origen.

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Qué sabemos y qué permanece abierto

Nivel de conocimiento	Síntesis
Validado empíricamente	Las capacidades inteligentes conocidas dependen de sistemas físicos. La organización y la dinámica de cerebros y computadoras influyen de manera causal en lo que esos sistemas pueden hacer.
Respaldado en casos concretos	Algunas funciones —cálculo, reconocimiento de patrones, planificación o producción de lenguaje— pueden realizarse mediante mecanismos biológicos y artificiales diferentes. La evolución también produjo capacidades cognitivas complejas en varios linajes.
Dependiente de la definición	Clasificar un sistema como inteligente cambia según exijamos desempeño, aprendizaje, generalización, autonomía, comprensión o adaptación a una variedad de ambientes.
En debate científico y filosófico	Hasta qué punto la inteligencia depende del cuerpo, qué propiedades del soporte son indispensables y si una arquitectura funcional equivalente produciría una mente equivalente.
No demostrado	Que la complejidad por sí sola genere inteligencia, que exista un número mínimo universal de neuronas o que los sistemas artificiales posean la misma forma de inteligencia que los seres humanos.
Problema independiente	Actuar inteligentemente no demuestra conciencia. Todavía no existe un método aceptado para determinar si una IA posee experiencia subjetiva.
Interpretación de Meditaciones Modernas	La inteligencia es una posibilidad de ciertos sistemas físicos organizados: el soporte aporta capacidades y límites; la organización coordina; la dinámica ejecuta; y el aprendizaje transforma.

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Conclusión

La inteligencia no parece estar escondida dentro de los átomos como una sustancia especial. Tampoco flota en una estructura abstracta separada del mundo físico. Para aprender, recordar o decidir, una organización debe existir en un soporte capaz de cambiar sus estados, conservar información, utilizar energía y producir efectos sobre un entorno.

Los cerebros muestran que la materia biológica puede organizarse de diferentes maneras y desarrollar capacidades extraordinarias. La inteligencia artificial agrega una evidencia decisiva: algunas funciones cognitivas pueden aparecer en sistemas construidos con mecanismos no biológicos. Pero esto no vuelve irrelevante al sustrato. Cada soporte condiciona cómo aprende un sistema, qué información recibe, cuánta energía necesita, cómo se adapta y qué tipo de relación puede construir con el mundo.

La respuesta más sólida, entonces, no consiste en elegir entre materia y estructura. La materia ofrece posibilidades; la organización distribuye funciones; la dinámica convierte esa organización en proceso; el aprendizaje acumula historia; y el entorno da sentido práctico a las capacidades. La inteligencia surge de esa combinación, no de uno solo de sus elementos.

Quizás lo más sorprendente no sea que la materia pueda pensar ni que una estructura pueda volverse inteligente. Lo verdaderamente extraordinario es que, bajo ciertas condiciones, un sistema físico pueda construir modelos del mundo, anticipar futuros posibles y preguntarse por el origen de su propia capacidad.

Y eso deja una pregunta abierta: ¿cuál es la organización mínima que permite que un sistema deje de limitarse a reaccionar y comience realmente a comprender?

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Bibliografía y referencias

• Bedau, M. A. (1997). Weak emergence. Philosophical Perspectives, 11, 375–399. https://doi.org/10.1111/0029-4624.31.s11.17
• Butlin, P., Long, R., Bayne, T., Bengio, Y., Birch, J., Chalmers, D., et al. (2026). Identifying indicators of consciousness in AI systems. Trends in Cognitive Sciences, 30(6), 488–501. https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.10.011
• Clark, A. (1997). Being There: Putting Brain, Body, and World Together Again. MIT Press.
• Legg, S., & Hutter, M. (2007). Universal intelligence: A definition of machine intelligence. Minds and Machines, 17(4), 391–444. https://doi.org/10.1007/s11023-007-9079-x
• Putnam, H. (1967). Psychological predicates. En W. H. Capitan & D. D. Merrill (Eds.), Art, Mind, and Religion (pp. 37–68). University of Pittsburgh Press.
• Roth, G. (2015). Convergent evolution of complex brains and high intelligence. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 370(1684), 20150049. https://doi.org/10.1098/rstb.2015.0049